[发明专利]不确定性下多层次密度融合的余热发电锅炉温度控制方法

权利要求书

1.一种不确定性下多层次密度融合的余热发电锅炉温度控制方法，其特征在于：包括下述步骤：

S1.对影响锅炉温度的因素进行收集并分析，筛选出具有代表性的特征参数，根据所选特征参数定义温度控制特征参数体系，并将所得数据进行预处理；

S2.由操作员在交互界面填写锅炉温度状态调查表，将获取的温度信息进行二进制编码作为抗原，并根据所选的温度调整优先级构造锅炉调整权重矩阵，所述锅炉温度状态调查表一共有3个模块，每个模块均包括所述锅炉现在的阀门开度及对应的温度情况，所述温度情况有正常，偏低，非常低，偏高，非常高五种情况，对应调整优先级的权重分别是0、1、2、3、4；根据每个锅炉温度的调整优先级得到锅炉调整权重矩阵W如下：

W＝[w⁽¹⁾,...,w⁽ⁱ⁾,...,w⁽ⁿ⁾]

其中，w⁽ⁱ⁾＝{0,1,2,3,4}，n为特征参数体系中的参数个数；

S3.用基于密度的平衡迭代规约聚类算法对初始抗体进行优化，选出聚类后与抗原的平均距离最近的一个类，从该类中产生初始抗体；首先对数据进行降维、求解密度聚类中的密度阈值并利用求出的密度阈值来初始化平衡迭代规约聚类的参数，步骤如下：

1-1)对数据样本进行预处理，并用核主成分分析法对处理过的数据进行降维，得到降维后的数据集X；

1-2)计算数据集X中每个样本点x_i的密度，并求出密度可达距离R和密度阈值MinPts；

1-3)根据R和MinPts初始化平衡迭代规约聚类算法的参数；

1-4)从数据集X中读入新样本，若数据集已无新样本，则算法结束；若还有新样本，则转入步骤1-5；

1-5)从根节点开始搜寻，自上而下选取距离最近的子节点，到达叶子节点以后，判断最近的CF节点中是否能够吸收该数据：如果新数据样本加入后该节点的这个CF节点对应的超球体半径满足小于阈值T，则更新路径上所有的CF三元组，插入结束，转入步骤1-4；否则转入步骤1-6；

1-6)如果当前叶子节点的CF节点个数小于阈值MinPts，创建一个新的CF节点，放入新样本，将新的CF节点放入这个叶子节点，更新路径上所有的CF三元组，插入结束，转入步骤1-4；否则转入步骤1-7；

1-7)将当前叶子节点划分为两个新叶子节点，选择旧叶子节点中所有CF元组里超球体距离最远的两个CF元组，分别作为两个新叶子节点的第一个CF节点；将其他元组和新样本元组按照距离远近原则放入对应的叶子节点；检查分裂，直到根节点，若需要则按相同的分裂方法进行分裂；

S4.根据基于汉明距离得到的匹配矩阵和锅炉调整权重矩阵，利用基于温度调整优先级的亲和力计算方法求出抗原与抗体之间的亲和力，并将亲和力排序；并按排序结果更新记忆细胞集；

S5判断记忆细胞中是否有满意解，如果有则算法结束，如果没有则根据最优解的输出规则输出解集；判断该最优集中是否有满意解，如果有则算法结束，如果没有则更新抗体种群，重新进行满意解判断过程。